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jean.seiler@softeam.fr
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INTRODUCTION
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Constat
│Avènement de grosses plateformes/application Web
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NOSQL
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C’est quoi ???
Terme créé en 1998 pour nommer une base sans inter...
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NOSQL
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 Non relationnelle, Volumetrie, Distribuée, scalable horizontaleme...
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THEOREME DE CAP ( THÉORÈME DE BREWER)
Cohérence:
Tous les nœuds du systèm...
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ACID VS BASE
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Basicaly Available
│ Le système garantit la disponibilité d...
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NOSQL – CONCEPTS CLÉS
8
Mécanisme de partitionnement horizontal
│Données s...
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Hbase Cassandra Hypertable Accumulo Amazon SimpleDB SciDB Stratosphere flar...
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CRITÈRES DE CHOIX - PISTES
10
Modélisation des données
│Toute base impose ...
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CLASSIFICATION DES SOLUTIONS NOSQL
11
Familles de technologies (modèle de ...
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C’EST L’HEURE DU QUIZ!
Question : Qu’est ce qui défini le mieux BASE
(par r...
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BASE DE DONNÉES – CLÉ VALEUR
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Base: clé valeur,
│ Gigantesque base assici...
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BASE DE DONNÉES – CLE VALEUR
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Forces
│Modèle de données simple
│Scalabil...
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BASE DE DONNÉES – CLE VALEUR -EXEMPLE
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Redis
│ CAP
│ Très performant en ...
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BASE DE DONNÉES - GRAPHE
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2 concepts:
│ Stockage de document
│ Mécanisme ...
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BASE DE DONNÉES ORIENTÉE GRAPHE
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Forces
│ Problèmatique liée aux réseaux...
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BASE DE DONNÉES ORIENTÉE COLONNES
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Base structurées en famille de colonne...
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BASE DE DONNÉES ORIENTÉE COLONNES
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Forces
│ Haute disponibilité
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A l’origine développé par Facebook - Ecrit en java
CAP (Consistence éventu...
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BASE DE DONNÉES ORIENTÉE DOCUMENTS
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Base: clé valeur,
│ valeur est un doc...
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BASE DE DONNÉES ORIENTÉE DOCUMENTS
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Forces
│ Variété de types de données...
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C++
CAP
Caractéristique
│ Stockage des documents en BSON (moteur de sto...
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ZOOM CASSENDRA - MONGODB
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DISPONIBILITÉ
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La stratégie de réplication définit le facteur de réplicat...
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PERFORMANCE
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Mongo DB Cassendra
Performance des écritures pas optimale
• ...
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COHÉRENCE
MongoDB
│ Cohérent par défaut, un seul maître qui gère les lectu...
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MODÉLISATION
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Mongo DB Cassandra
Modèle de données orienté documents,
col...
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OPÉRATIONS
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Commun
│Indexes secondaires
│CRUD
│Mise à jour d’un sous ensemble de champs possible
│Su...
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MATURITÉ
MongoDB
│Documentation claire est structurée : http://docs.mongod...
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USE CASES
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MongoDB
│Vue intégrée des données (plusieurs silos), internet...
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BEST PRACTICES
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Pas de virtualisation, utilisation des disques locaux, d...
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  1. 1. Faites de votre projet un succès © SOFTEAM Cadextan PANORAMA NOSQL Jean Seiler jean.seiler@softeam.fr
  2. 2. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan INTRODUCTION 2 Constat │Avènement de grosses plateformes/application Web • Google, twitter, Amazon… • Alternative au SGBD relationnel classique │Données hétérogènes • Rigidité du modèle de données │Limites des SGBD traditionnels │Scalabilité verticale nécessite des couts important sur le hardware Besoin de nouvelles approches │Meilleure scalabilité dans des contextes distribués │Gestion d’objet hétérogène ne répondant pas nécéssairement à un schéma défini
  3. 3. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan NOSQL 3 C’est quoi ??? Terme créé en 1998 pour nommer une base sans interface SQL (Carlo Strozzi). Terme proposé par Eric Evans lors de la rencontre qui a lancé le mouvement en 2009. Historiquement, initiative Google ‘Big Table’ / Amazon ‘Dynamo’ │Google : indexer le web en temps réel │Amazon : un magasin toujours ouvert, avec toujours plus de clients
  4. 4. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan NOSQL 4  Non relationnelle, Volumetrie, Distribuée, scalable horizontalement… Caractéristiques type │Schema-free │Distribué │Support pour une réplication facile │API simple │Volume de données important │BASE (Basically Available, Soft State, Eventually consistent) Commodity hardware │Machine modeste │Hétérogénéité
  5. 5. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan THEOREME DE CAP ( THÉORÈME DE BREWER) Cohérence: Tous les nœuds du système voient la même donnée simultanément Haute disponibilité: Répondre à toutes les requêtes (MAJ) Tolérance au partitionnement: Aucune panne réseau ne doit empêcher le système de répondre « 2 des 3 » 6 CConsitency AAvailability PPartition Tolerance
  6. 6. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan ACID VS BASE 7 Basicaly Available │ Le système garantit la disponibilité des données Soft State │ L’état peut être modifié avec le temps, même sans input des utilisateurs (modèle de cohérence) Eventualy consistent │ Deux observateurs pourront éventuellement voir la même version de la donnée, si durant un certain laps de temps aucune autre modification n’a lieu sur la donnée ACID BASE Priorité Cohérence / focus on commit Disponibilité en second Point de vue pessimiste Mécanismes complexes Priorité disponibilité Cohérence « finale » Point de vue optimiste Simple et efficace / Best effort
  7. 7. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan NOSQL – CONCEPTS CLÉS 8 Mécanisme de partitionnement horizontal │Données stockées sur des nœuds différents en fonction d’une clé Facteur de Réplication │Afin d’assurer la disponibilité des données, les outils NoSQL permettent de spécifier un facteur de réplication Consistency level │Niveau de lecture ou d’écriture souhaité en fonction du nombre de nœuds participants et du facteur de réplication Faible latence / risque intégrité Forte latence / données protégées ZERO ANY ONE QUORUM ALL QUORUM = (N/2)+1, où N = facteur de réplication
  8. 8. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan Hbase Cassandra Hypertable Accumulo Amazon SimpleDB SciDB Stratosphere flare Cloudata BigTable QD Technology SmartFocus KDI Alterian Cloudera C-Store Vertica Qbase–MetaCarta OpenNeptune HPCC Mongo DB CouchDB Clusterpoint ServerTerrastore Jackrabbit OrientDB Perservere CoudKit Djondb SchemaFreeDB SDB JasDB RaptorDB ThruDB RavenDB DynamoDB Azure Table Storage Couchbase Server Riak LevelDB Chordless GenieDB Scalaris Tokyo Kyoto Cabinet Tyrant Scalien Berkeley DB Voldemort Dynomite KAI MemcacheDB Faircom C-Tree HamsterDB STSdb Tarantool/BoxMaxtable Pincaster RaptorDB TIBCO Active Spaces allegro-C nessDBHyperDex Mnesia LightCloud Hibari BangDB OpenLDAP/MDB/Lightning Scality Redis KaTree TomP2P Kumofs TreapDB NMDB luxio actord Keyspace schema-free RAMCloud SubRecord Mo8onDb Dovetaildb JDBM Neo4 InfiniteGraph Sones InfoGrid HyperGraphDBDEX GraphBase Trinity AllegroGraph BrightstarDB Bigdata Meronymy OpenLink Virtuoso VertexDB FlockDB Execom IOG Java Univ Netwrk/Graph Framework OpenRDF/Sesame Filament OWLim NetworkX iGraph Jena SPARQL OrientDb ArangoDB AlchemyDB Soft NoSQL Systems Db4o Versant Objectivity Starcounter ZODB Magma NEO PicoList siaqodb Sterling Morantex EyeDB HSS Database FramerD Ninja Database Pro StupidDB KiokuDB Perl solution Durus GigaSpaces Infinispan Queplix Hazelcast GridGain Galaxy SpaceBase JoafipCoherence eXtremeScale MarkLogic Server EMC Documentum xDB eXist Sedna BaseX Qizx Berkeley DB XML Xindice Tamino Globals Intersystems Cache GT.M EGTM U2 OpenInsight Reality OpenQM ESENT jBASE MultiValue Lotus/Domino eXtremeDB RDM Embedded ISIS Family Prevayler Yserial Vmware vFabric GemFire Btrieve KirbyBase Tokutek Recutils FileDB Armadillo illuminate Correlation Database FluidDB Fleet DB Twisted Storage Rindo Sherpa tin Dryad SkyNet Disco MUMPS Adabas XAP In-Memory Grid eXtreme ScaleMckoiDDB Mckoi SQL Database Oracle Big Data Appliance Innostore FleetDB No-List KDI Perst IODB QUELLE SOLUTION CHOISIR??? 9NoSQL Neo4J SimpleDB CouchDB voldemort OrientDB
  9. 9. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan CRITÈRES DE CHOIX - PISTES 10 Modélisation des données │Toute base impose une façon d’organiser les données │Organisation structurante │Influence les possibilités de requêtes Flexibilité - Polyvalence │Possibilité de lire les données d’une façon non prévue? Requètes « ad hoc » Performance │Capacité de la base pour monter en charge • Nombre de requête • Quantité de données stockés La communauté - Pérénité │Documentation/ exemple existant │Outils pour faciliter l’exploitation de la solution │Support
  10. 10. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan CLASSIFICATION DES SOLUTIONS NOSQL 11 Familles de technologies (modèle de réplication) Maitre / Esclave Maitre / Maitre Modèle de données Clé valeur Orienté documents Orienté colonnes Orienté graphes Clé Valeur Clé Document structuré { "propriété1" : "valeur1", "propriété2" : valeur2 } Clé colonne1 colonne2 valeur1 valeur2 Clé propriété1 valeur1 propriété2 valeur2 AutreClé propriété3 valeur3 Relation
  11. 11. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan C’EST L’HEURE DU QUIZ! Question : Qu’est ce qui défini le mieux BASE (par rapport au théorème de C A P)? A) Ajoute des contraintes à ACID B) Simplement disponible, état souple, éventuellement consistant C) Propriétés de base des bases SQL + NoSQL D) Quand on a un marteau, tous les problèmes deviennent des clous!! Répondez vite en tweetant sur @TechConfQuiz
  12. 12. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES – CLÉ VALEUR 13 Base: clé valeur, │ Gigantesque base assiciative │ Pas de schéma – Pas de type pour la valeur │ En général seulement les opérations CRUD │ Souvent un TTL │ Importance de la nomeclature du nomage des clés: • Client.3, config.10 Clé1 Clé2 … Clé3 valeur1 valeur2 valeur3
  13. 13. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES – CLE VALEUR 14 Forces │Modèle de données simple │Scalabilité horizontale élevée │Performance de lecture / écriture Faiblesses │Modèle de données Simple  • limité pour les données complexes │Fonctionnalité en général limité aux opérations CRUD • Interrogation sur la clé uniquement • Déporte la complexité de l’application sur le client applicatif Type d’utilisation: │Logs, cache, profils, préférences, …
  14. 14. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES – CLE VALEUR -EXEMPLE 15 Redis │ CAP │ Très performant en lecture/écriture │ Types de données riches (string, list, map). │ Opération atomique │ Supporte les transactions. │ Cluster (sharding automatique) │ Publish/Subscribe Riak │ CAP par défaut CAP – si besoin │ Script en Erlang/javascript │ Nativement MapReduce │ Opération atomique │ Master less. │ Robustesse │ Partage d’état (GOSSIP) │Toutes les données sont en mémoire
  15. 15. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES - GRAPHE 16 2 concepts: │ Stockage de document │ Mécanisme de description des relations entre objets. { "propriété1" : "valeur1", "propriété2" : valeur2 } { "propriété1" : "valeur1bis", "propriété3" : "valeur3" } { "propriété2" : valeur2bis, "propriété4" : "valeur5" } Arc Propriete1:valeur Propriete2:valeur … Arc Propriete1:valeur Propriete2:valeur …
  16. 16. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES ORIENTÉE GRAPHE 17 Forces │ Problèmatique liée aux réseaux: • Cartographie • Relations entre objet Faiblesses │ Sharding Exemples │ Neo4J │ OrientDB
  17. 17. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES ORIENTÉE COLONNES 18 Base structurées en famille de colonnes (comme les tables du modèle relationnel). Dans une famille de colonnes, une clé identifie une ligne de colonnes, où la colonne est l’entité de base représentant un champ de données. Chaque colonne est définie par un couple clé/valeur, représentant le nom du champ de données et sa valeur. Famille de colonne Clé1 colonne1 colonne2 valeur1 valeur2 Clé2 colonne1 colonne2 valeur1bis valeur2bis Client 18 nom prenom 12 nom naissance Dupond 18/11/197 2 Seiler Jean
  18. 18. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES ORIENTÉE COLONNES 19 Forces │ Haute disponibilité │ Performance en écriture sur des volumes de données importants │ bonne mise à l'échelle à l'horizontale │ Stocker des données qui expirent Faiblesses │ Pas de garantie d’intégrité des relations entre les colonnes │ Opérations sur des multiples colonnes pas optimales • A éviter pour des données interconnectées Exemples │ Cassandra, │ Hbase, │ Amazon SimpleDB, │ Google Big Table
  19. 19. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan A l’origine développé par Facebook - Ecrit en java CAP (Consistence éventuelle) │ Ajustable Distribué : │ pas de maitre │ Chaque noeud gére une plage de token │ Gossip model Types: String, decimal; int, blolb, map, set,… Index secondaires TTL Langage d’interrogation proche de SQL (CQL) │ Pas de joins, de requêtes imbriquées, de group by │ Pas de transaction • Select * FROM client Package commercial avec datasax (outillage+support) 20 A B C D
  20. 20. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES ORIENTÉE DOCUMENTS 21 Base: clé valeur, │ valeur est un document « riche » │ Nesteed document │ Document enregistré sur un format standard (e.g. JSON like). │ Opérations complexes pour chercher des documents. Clé1 { "propriété1" : "valeur1", "propriété2" : valeur2 } Clé2 { "propriété1" : "valeur1bis", "propriété3" : "valeur3" } Clé3 { "propriété2" : valeur2bis, "propriété4" : {"propriété5":"valeur5","propriété6":"valeur6"} }
  21. 21. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BASE DE DONNÉES ORIENTÉE DOCUMENTS 22 Forces │ Variété de types de données et des opérations (y compris retourner seulement une partie des valeurs) │ Performance de lecture avec latence faible │ Simplifier la mise à jour d’un système avec le support de champs optionnels, • Ajout / suppression de champs sans migration de modèle de données Faiblesses │ Opération transactionnelle mono document │ Pas de notion de clé étrangère. Utilisation de pointeur au sein même du document ou de dénormalisation │ Pas de mise à jour partielle d’un document. Mode tout ou rien. │ Pas adapté à des besoins de mise à jour fréquent sur des structures de données volumineuses Exemples │ CouchDB, │ MongoDB, │ ElasticSearch peut être considéré comme une base de données orientée document mais ne le revendique pas.
  22. 22. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan 23 C++ CAP Caractéristique │ Stockage des documents en BSON (moteur de stockage configurable) │ Interrogation en json │ Réplication maître esclave asynchrone │ Partitionnement des données possible pour augmenter la disponibilité en écriture Richesse fonctionnelle │ Type classique : Stirng, integer, boolean, date, array… │ CRUD │ De nombreux operateur │ Moteur map reduce + framework d’aggregation { "_id" : ObjectId("5143ddf3bcf1bf4ab37d9c6f"), "author" : "machine", "title" : "Declaration of Independence", "tags" : [ "study", "network", "risk", "knight", "department", "buffet" ], "date" : ISODate("2013-03-16T02:50:27.878Z") }
  23. 23. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql ZOOM CASSENDRA - MONGODB 24
  24. 24. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan DISPONIBILITÉ 25 La stratégie de réplication définit le facteur de réplication (nombre de copies de chaque donnée) Les requêtes sont traitées selon le niveau de cohérence souhaité (le nombre de serveurs devant répondre à la requête) Mongo DB Cassendra Réplication maître esclave asynchrone Réplication maître maître (synchrone ou asynchrone selon choix par opération) Partitionnement des données possible pour augmenter la disponibilité en écriture (au cas où le master tombe), Partitionnement des données en utilisant « consistent hashing », où chaque clé est associée à une valeur et chaque serveur gère un intervalle de valeurs Possibilité de modifier les priorités des nœuds Réplication multidatacenter
  25. 25. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan PERFORMANCE 26 Mongo DB Cassendra Performance des écritures pas optimale • Un seul maître (bottleneck) • Mise à jour « in place » • Depuis V3 Lock d’écriture au niveau document Très performant en écriture Possibilité d’utiliser des indexes secondaires (jusqu’à 31 colonnes à la fois) Possibilité d’utiliser des indexes secondaires (une seule colonne à la fois) Taille limite des documents de 16Mo • Documents plus gros sont découpés par l’application (MongoDB recommande GridFS uniquement pour des données binaires) Taille limite des documents de 2Go Performance de lecture peut être améliorée si on permet de lire dans les nœuds esclaves Performant en lecture
  26. 26. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan COHÉRENCE MongoDB │ Cohérent par défaut, un seul maître qui gère les lectures et écritures │ Eventuellement cohérent si on permet de lire dans les nœuds esclaves • Par défaut, les écritures sont en mode « acknowledged », le maître a bien enregistré l’opération en mémoire (mais pas les esclaves) • Option « journaled » et « replica acknowleged » disponible Cassandra │ Pa cohérent par défaut │ Niveau de cohérence configurable par opération 27
  27. 27. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan MODÉLISATION 28 Mongo DB Cassandra Modèle de données orienté documents, collections de documents BSON Modèle de données orienté colonnes Plusieurs types de données : boolean, string, double, integer, date, array, binary, timestamp Plusieurs types de données : boolean, string, double, integer, set, list, map, tuple, binary, timestamp, counter, uuid Un document peut contenir d’autres documents ou avoir des références à d’autres documents Pas de type de données très complexe (l’équivalent de documents dans documents dans document)
  28. 28. © SOFTEAM Cadextan OPÉRATIONS 29 Commun │Indexes secondaires │CRUD │Mise à jour d’un sous ensemble de champs possible │Suppression par TTL │Intégration avec SOLR ou ElasticSearch pour des recherches complexes Mongo DB Cassandra Ajout/suppression/renommage de champs d’une collection Ajout/suppression/renommage de colonnes d’une table Recherche avec filtre (projection), multicritères, avec regexp, avec order by, distinct, count et limit Recherche avec filtre (projection), multicritères, avec order by, distinct, count, limit, in, contains Requètage via json Requètage Thrift ou CQL
  29. 29. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan MATURITÉ MongoDB │Documentation claire est structurée : http://docs.mongodb.org/manual/ │Support gratuit (Google Forum) ou payant (MongoDB, Inc) │Formation en ligne gratuite ou formation physique payante │Solution NoSQL la plus utilisée Cassandra │Documentation dans http://www.datastax.com/documentation/cassandra/2.1/index.html │Support gratuit (Forum, mailing lists) ou payant (Datastax) │Formation en ligne gratuite : https://academy.datastax.com/ ou formations payantes │CQL simple à utiliser : http://www.datastax.com/documentation/cql/3.1/cql/cql_intro_c.html │Solution très mature et répandue 30
  30. 30. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan USE CASES 31 MongoDB │Vue intégrée des données (plusieurs silos), internet of things (capteurs, etc.), applications mobiles, analyse de données temps réel, personnalisation, catalogue de produits, portail (gestion de contenus) Cassandra │Smart utilities (eau, énergie), détection de fraude, big data (CERN), messagerie/téléphonie, séries temporelles, internet of things (capteurs, etc.), recommandation, personnalisation, catalogue de produits, e-commerce, gestion/partage/streaming de chansons, gestion de vidéos diffusées sur internet, cours en ligne
  31. 31. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan BEST PRACTICES 32 Pas de virtualisation, utilisation des disques locaux, de préférence SSD, RAM plus important que CPU MongoDB │http://info.mongodb.com/rs/mongodb/images/MongoDB_Operations_Best_Practices.pdf Cassandra │ http://www.datastax.com/wp-content/uploads/2014/04/WP-DataStax-Enterprise-Best-Practices.pdf
  32. 32. Jean-Seiler 28/11/2015 Nosql© SOFTEAM Cadextan Questions??? MERCI 33

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